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思想前沿


数据分析助力汽车及工业设备企业实现洞见驱动型增长

找到在整个企业中部署数据分析的方法,利用所获得的洞见为盈利性增长注入澎湃动力。

概要

通过将数据分析功能植入整条价值链中,汽车及工业设备企业能够改善涵盖供应商、设施、物流在内的整个全球生态系统,并对客户需求和行为的变化、市场供需新兴趋势做出快速响应。但另一方面,运用数据分析取得成果也并非易事。在与汽车及工业设备企业的长期合作中,我们发现了一系列制约数据分析广泛应用的障碍。

背景

埃森哲研究表明,82%的企业现已认识到,大数据是重要的价值来源。不仅如此,他们还明确表示,大数据能够帮助其打造更加灵活、以客户为中心的价值链。83%的汽车业高管正计划开发实时的企业平台和系统(包括数据分析平台);86%的工业企业高管将个性化客户体验列为三大优先事项之一,而将其置于首位的高管比例达33%。

事实上,汽车及工业设备企业正开始像世界领先的数字零售商那样,将数据分析作为实现业务模式敏捷性、及时性和相关性的关键,藉此真正推动创新并树立竞争优势。在这一进程中,他们面临的挑战在于,找到在整个企业中部署数据分析的方法,进而利用所获得的洞见为盈利性增长注入澎湃动力。

分析

数据分析的广泛应用面临着一系列阻碍,其中包括:

  • 人才短缺日益加剧。在大多数行业中,数据科学家供不应求——尤其是汽车及工业设备这类行业,企业需要明确打造、获取或借用数据分析人才的利弊,从而准确发展自身所需的能力。

  • 开展数据分析工作颇具难度。如何治理和提供资金,怎样将数据分析纳入日常高层决策,乃至转变员工的思维模式,更少依赖直觉或经验、更多基于数据作出决策,这些问题都会影响由数据分析所驱动的价值创造。

  • 在不断扩展且更为复杂的生态系统中,全面推动数据分析的应用。组成生态系统的各家企业在数据分析的使用和能力、以及对“主制造商”的重要性方面大相径庭。汽车和工业设备企业必须确定合作伙伴的优先顺序,以便在运用数据分析的尝试中与其展开最密切的协作。

  • 新的数据驱动型竞争对手正在崛起。同许多全球快消品企业和咨询机构一样,亚马逊和谷歌也推出了数据分析服务。他们在争夺顶尖人才的同时,还不断投资数据分析工具,从而占据了数据科学的领先地位。汽车及工业设备企业必须向他们学习,通过创新紧跟数据分析趋势。

建议

埃森哲能帮助汽车及工业设备企业有效驾驭数据分析之力,消除数据分析能力现状与理想状态的差距。由行业专家和数据分析专业人员组成的团队将助力客户打造基础能力,并帮助制定长期投资决策,使数据分析成为其竞争优势。我们与客户的跨部门团队密切配合,实现以下目标:

  • 聚焦最关键的成果安排投资。我们不仅具备丰富的数据分析经验,也拥有深厚的行业和职能经验,能够识别出企业价值链中关键的数据分析应用方式。

  • 将数据分析融入企业运营模式中。我们将充分发挥自身运营和变革管理的经验,助力企业采用和实施更加严谨的洞见驱动型经营战略,从而提高效率、降低成本。

  • 提供部署和技能服务,弥合人才缺口。企业往往需要花费数月、甚至数年之久,才能打造出充足的内部人才队伍,埃森哲可以在企业建设自身人才储备的同时,或是在更长周期内,提供托管型数据分析服务。无论是哪种情况,我们都会成为企业的思想力伙伴,在企业的组织中植入战略性的数据分析,帮助企业获取价值。